AI ในเวที E-sports โลก

Share on facebook
Share on twitter
Share on google
Share on email
E-sports
https://www.thailandesportclub.com/og-ti9/

สมัยนี้ คงไม่มีใครไม่เคยได้ยินคำว่า “E-sports” มาก่อน อีสปอร์ต หรือ Electronic sports คือ การแข่งขันกีฬาอิเล็กทรอนิกส์ มีที่มาจากความนิยมเล่นเกมออนไลน์ ไม่ว่าจะเป็น RoV (Arena of valor) Dota 2 (Defense of the Ancients 2) LoL (League of Legends) PUBG (PlayerUnknown’s Batterground) CS: GO (Counter-Strike: Global Offensive) หรือ FIFA ที่แพร่หลายในหมู่วัยรุ่น โดยเฉพาะช่วงโควิดที่หลายคนต้องอยู่บ้าน จึงมีเวลาเล่นเกมและชมการถ่ายทอดสดรายการเกมต่าง ๆ มากขึ้น

“มันเป็นเพียงแค่เกม” อาจเป็นวลีที่ใช้ไม่ได้แล้วในยุคสมัยนี้ เนื่องจากอีสปอร์ตมีกฎ กติกาและข้อปฏิบัติแบบสากล มีรายการแข่งขันที่จริงจังเช่นเดียวกับกีฬาปกติทั่วไป โดยจัดเป็นทัวร์นาเมนท์ในหลายระดับ เช่น ระดับมหาวิทยาลัย ระดับสมัครเล่น กึ่งอาชีพ ระดับอาชีพ ระดับชาติ และระดับโลก มีทีมสโมสรเหมือนดั่งกีฬาบาสเก็ตบอล หรือฟุตบอล มีแพลตฟอร์มค่ายยักษ์ใหญ่ถ่ายทอดสดการแข่งขัน หรือสตรีมการเล่นของผู้เล่นชื่อดังอยู่ตลอดเวลา ทำให้เกิดกลุ่มแฟนคลับของผู้เล่นชื่อดังที่เป็นไอดอลในหมู่วัยรุ่น อีกทั้งมีเงินรางวัลจำนวนมหาศาล ทั้งจากการแข่งขันและผู้สนับสนุนที่ดึงดูดนักแข่งขันมืออาชีพให้เข้ามาประชันฝีมือ เพื่อแย่งชิงความเป็นที่หนึ่งของวงการ

E-sport revenue growth
https://newzoo.com/

ตลาดของธุรกิจอีสปอร์ตจึงเติบโตขึ้นอย่างต่อเนื่อง ในทุก ๆ ปีมีผู้คนให้ความสนใจกับวงการอีสปอร์ตมากขึ้น โดยในปี ค.ศ. 2019 มียอดรับชมรายการอีสปอร์ตทั้งหมดถึง 6.6 พันล้านชั่วโมง และมีแนวโน้มเพิ่มสูงขึ้นเรื่อย ๆ ทำให้มีเวทีการแข่งขันมากขึ้น ส่งผลให้ผู้เล่น สตรีมเมอร์ สโมสร หรือสปอนเซอร์จำเป็นต้องพัฒนาทักษะ หรือยกระดับฝีมือเพื่อให้เป็นแนวหน้าของวงการ และหนึ่งในเครื่องมือที่จะช่วยพัฒนาทักษะได้อย่างมีประสิทธิภาพก็คือ AI

AI สามารถยกระดับความสามารถ หรือเพิ่มผลประกอบการได้ในทุก ๆ มิติ เช่น การพัฒนาทักษะผู้เล่น การวางแผนจัดกลยุทธ์ การสรรหาผู้เล่นที่เหมาะสม หรือการหาช่องทางเพิ่มยอดผู้ชมให้กับแพลตฟอร์มถ่ายทอดสดต่าง ๆ นอกจากนี้แพลตฟอร์มต่าง ๆ ในการเข้าถึงอีสปอร์ตส่วนใหญ่ก็อยู่บนโลกออนไลน์ นั่นหมายความว่า ข้อมูลทั้งหมดในแวดวงอีสปอร์ตล้วนเป็นดิจิทัล จึงสามารถนำข้อมูลไปใช้ฝึกฝน AI ได้ง่ายอีกด้วย

มาดูกันว่า AI ถูกนำมาใช้ในวงการอีสปอร์ตอย่างไรบ้าง

พัฒนาฝีมือด้วย AI Coach

“ฝึกผิดจุด ฝึก 10 ปีก็ไม่เก่งขึ้น” อาจเป็นคำพูดที่ไม่ผิดนัก เนื่องจากนักกีฬาจำนวนมาก ไม่ว่าจะเป็นอีสปอร์ต หรือกีฬาทั่วไป เมื่อเล่นเกมหรือกีฬาดังกล่าวไปถึงจุดหนึ่ง จะพบว่า ตนนั้นกำลังย่ำอยู่กับที่ อยู่ในระดับเดิม ๆ ไม่สามารถยกระดับไปอีกขั้นได้ แม้จะรู้ข้อผิดพลาด แต่การหาวิธีแก้ไขที่ถูกต้องก็ไม่สามารถทำได้เพียงลำพัง สิ่งที่มักทำกันก็คือ การจ้างครูฝึก หรือโค้ชคอยให้คำแนะนำและแก้ไขข้อผิดพลาดต่าง ๆ ส่งผลให้มีค่าใช้จ่ายสูง อีกทั้งทักษะและประสบการณ์ของโค้ชแต่ละคนก็ไม่เท่ากัน ดังนั้น AI Coach จึงเป็นตัวเลือกหนึ่งที่อาจมีราคาถูกกว่าและมีประสิทธิภาพ ตัวอย่างเช่น SenpAI ซึ่งเป็น AI ที่วิเคราะห์รูปแบบการเล่น แล้วให้คำแนะนำวิธีเล่นหรือแผนการที่เหมาะสม โดย SenpAI นี้จะศึกษาวิดีโอคลิปการเล่นของผู้เล่นระดับมืออาชีพจำนวนมาก ประมวลผลและนำมาแนะนำผู้เล่นอื่น ๆ นอกจากนี้ยังสามารถรายงานผลการเล่นของผู้เล่นได้ว่าทำได้ดีในจุดใด และควรปรับปรุงในจุดไหน มีประสิทธิภาพเป็นอย่างไรเมื่อเปรียบเทียบกับผู้เล่นในระดับเดียวกัน หรือสูงกว่า ซึ่ง SenpAI มีให้ใช้ใน Dota 2 และเกมคู่แข่งอย่าง LoL อีกด้วย ในเกมอย่าง Overwatch ก็มีโค้ช AI อย่าง Omnicoach ช่วยสอนผู้เล่นในลักษณะเดียวกัน หรือใน CS: GO ก็มี AI Coach ที่สอนผู้เล่นให้ซ่อนตัวอย่างมีประสิทธิภาพ เพื่อซุ่มยิงศัตรูที่รีบบุกเข้ามา เป็นต้น

game capture
https://senpai.gg/

ผู้เล่นที่เป็น AI

“ไปเล่นกับบอตก่อนไป” มือใหม่อาจเคยได้ยินคำสบประมาทนี้ ตอนหัดเล่นเกมใหม่ ๆ ผู้เล่นหลายคนอาจฝึกเล่นกับบอต (Bots) ก่อนเล่นกับผู้เล่นจริง ซึ่งบอตพวกนี้ก็คือ AI Script ที่ระบุพฤติกรรมการเล่นเกมของบอตอย่างง่าย ซึ่งมีฝีมือพอตัว แต่ไม่เก่งมากนัก และไม่สามารถตอบสนองต่อพฤติกรรมการเล่นที่ซับซ้อนของมนุษย์ได้ จึงเหมาะกับการฝึกเล่น ดังนั้นจึงอาจพูดได้ว่า ผู้เล่นแทบทุกคนต้องเคยผ่านมือ AI มาก่อน

game in AI view
https://openai.com/

อย่างไรก็ตาม คำสบประมาทนี้อาจใช้ไม่ได้กับ AI ยุคนี้แล้ว เพราะแม้แต่แชมป์โลกก็ยังชนะ AI ได้ยาก ตัวอย่างเช่น AlphaStar ของบริษัท DeepMind จำกัด ผู้พัฒนา AlphaGo ซึ่งสอนตัวเองให้เล่น StarCraft II ที่ว่ากันว่าเป็นเกมที่ซับซ้อนมากที่สุดเกมหนึ่งจนเข้าไปถึงระดับ Grand Master ได้ ซึ่งแปลว่า เก่งกว่าผู้เล่นที่เป็นมนุษย์ 99.8% หรืออย่าง OpenAI ที่สอนตัวเองให้เล่น Dota 2 จนสามารถเอาชนะทีมมือวางอันดับหนึ่งของโลกได้ โดยอาศัยข้อมูลที่มีและ Machine learning สิ่งที่พิเศษของ AI พวกนี้ คือ สามารถเรียนรู้เสมือนเล่นเกมมาเป็นระยะเวลาหลักหมื่นปีภายในระยะเวลาอันสั้น ด้วยการฝึกฝน หรือเล่นกับ AI ด้วยกันเองหลาย ๆ เกมพร้อมกัน มีแผนการเล่นต่างจากวิธีที่มนุษย์ใช้ มีการตอบสนองที่รวดเร็ว และแม่นยำเหนือมนุษย์ จึงทำให้รับมือได้ยาก นอกจากนี้ AI ยังไม่มีอารมณ์เหมือนมนุษย์ ซึ่งเป็นหนึ่งในปัจจัยหลักที่ทำให้ผู้เล่นทุกระดับมักตัดสินใจผิดพลาด เมื่ออยู่ภายใต้สภาวะกดดัน คาดว่าอีกไม่นานผู้เล่น AI จะกลายเป็นกำแพงที่มนุษย์ไม่สามารถก้าวข้ามได้เหมือนเกมหมากรุก หรือหมากล้อม ผู้เล่นระดับโปรจึงควรลองประชันฝีมือกับ AI พวกนี้ เพื่อพิสูจน์ความสามารถของตัวเอง

คัดผู้เล่นเข้าทีม

เมื่อการแข่งอีสปอร์ตมีความนิยมมาก มีเงินรางวัลและเงินสปอนเซอร์อันหอมหวาน ก็ย่อมมีตลาดผู้เล่นมืออาชีพมากขึ้น ผลแพ้ชนะจึงขึ้นอยู่กับความสามารถ และการร่วมมือร่วมใจกันของผู้เล่นในทีม แต่การที่สโมสรหรือทีมแข่งขันจะเฟ้นหาผู้เล่นที่มีฝีมือและเข้ากันได้ก็ไม่ใช่เรื่องง่าย ๆ เพราะต้องมั่นใจในฝีมือ รวมทั้งผู้เล่นก็ต้องมีทักษะการเล่นที่เข้าขากัน วิธีคัดผู้เล่นที่ทำกันทั่วไปคือ การดูฝีมือการเล่นในหลาย ๆ เกม ประกอบกับการซ้อมร่วมกับทีม ถ้าไม่ถูกใจก็หาคนใหม่ ซึ่งทำให้เสียเวลาและโอกาสที่จะได้ตัวผู้เล่นฝีมือดี บางครั้งยังทำให้ผู้เล่นฝีมือดีตกไปอยู่ในมือของทีมคู่แข่งอีกด้วย ดังนั้น RivalAI จึงเป็นหนึ่งในคำตอบของปัญหานี้ โดยแทนที่เราจะใช้เวลาดูวิดีโอการเล่นของแต่ละคน ก็ให้ AI ดูวิดีโอเหล่านั้น เก็บข้อมูลของผู้เล่นและประมวลผล เพื่อให้เราตัดสินใจเลือกเข้าทีมได้ง่ายขึ้น

esports intelligence
https://rival.ai/

การถ่ายทอดการแข่งขัน

การแข่งขันแต่ละครั้ง มีผู้เข้าชมจำนวนมาก ทั้งในสเตเดียมหรือชมสดทางออนไลน์ เช่น การแข่งขัน Dota 2 International 2019 มีผู้เข้าชมมากถึง 1.1 ล้านคน อย่างไรก็ตาม การถ่ายทอดสดการแข่งขันนั้น ยากกว่าการถ่ายทอดสดกีฬาทั่วไป เนื่องจากในเกมนั้น ๆ อาจเกิดหลายเหตุการณ์พร้อม ๆ กัน ทำให้ต้องตัดสินใจว่าจะโฟกัสที่จุดไหน ในเวลาต่าง ๆ เพราะหากถ่ายทอดได้น่าสนใจ ผู้ชมก็จะเพิ่มขึ้น เงินจากสปอนเซอร์ก็มากขึ้นตาม ทางเลือกหนึ่งในการตัดสินใจก็คือ การใช้ AI วิเคราะห์ความต้องการและจุดที่ผู้ชมสนใจ เพื่อเพิ่มอรรถรสในการรับชม เป็นผลให้มียอดการรับชมมากขึ้น ตัวอย่างเช่น Advertising Accelerator AI ของ IBM Watson ซึ่งสามารถเก็บข้อมูล เพื่อพยากรณ์ว่าองค์ประกอบใดของการถ่ายทอดสด จะทำให้ผู้ชมสนใจมากที่สุด ทำให้ผู้จัดการแข่งขันสามารถหาวิธีเพิ่มยอดผู้ชม และหาสปอนเซอร์ได้มากขึ้นอีก

https://www.ibm.com/watson-advertising

การปฏิบัติตามกฎและต่อต้านการโกง

CSGO
https://www.youtube.com/watch?v=ObhK8lUfIlc

การใช้เทคโนโลยีช่วยตัดสินก็เป็นอีกหนึ่งทางเลือก อย่างในการแข่งเทนนิสก็จะมีระบบฮอว์กอาย (Hawk-eye Technology) ช่วยตัดสินว่าลูกออกนอกสนามหรือไม่ แต่ในอีสปอร์ต ปัญหาที่พบเป็นการใช้โปรแกรมโกง เช่น ในเกมแนว first-person shooter: FPS อย่าง Overwatch หรือ CS:GO ที่มีการใช้โปรแกรมช่วยเล็ง ทำให้สามารถซุ่มยิงหัวศัตรูได้อย่างง่ายดาย ยากที่จะจับได้ ถ้าไม่มีกรรมการมาเฝ้าดู การโกงเหล่านี้ส่งผลเสียต่อความสนุกในการเล่นเกมและแข่งขัน รวมถึงทำให้เกมเสียชื่อเสียงด้วย นักพัฒนาจึงได้สร้าง AI ขึ้นมา เพื่อตรวจว่าผู้เล่นคนใดใช้ระบบช่วยโกง หรือใช้ AI วิเคราะห์การ report ผู้เล่นซึ่งมีจำนวนมาก เพื่อช่วยในการตัดสินใจลงโทษผู้เล่นที่ทำผิดกฎ และเพิ่มความน่าเชื่อถือให้กับเกมมากขึ้น

dota
VALVE

นอกจากนี้ยังสามารถนำ AI มาจัดการตรวจสอบ และจัดการผู้เล่นที่จงใจเข้ามาเล่นในระดับฝีมือที่ต่ำกว่า (Smurfing) ซึ่งถือเป็นการเอาเปรียบและรบกวนผู้เล่นคนอื่น ปัญหานี้นับเป็นปัญหาสำคัญในโลกของเกมออนไลน์ที่ยังหาวิธีแก้ไขไม่ได้ ทำให้ผู้เล่นจำนวนมากถอดใจและเลิกเล่น ส่งผลให้จำนวนผู้เล่นลดลง โดย AI นี้จะทำหน้าที่ตรวจสอบว่า ผู้เล่นคนนี้มีความสามารถเหนือกว่าระดับที่ลงเล่นหรือไม่ และจัดสรรให้ผู้เล่นได้เล่นตามระดับฝีมือที่ควรจะเป็น

พัฒนาธุรกิจ

AI ถูกนำมาใช้ในธุรกิจมากมาย ผู้ประกอบการที่พัฒนาอีสปอร์ตก็ต้องใช้ AI ช่วยโปรโมทการแข่งขันเช่นกัน ไม่ว่าจะเป็นการโฆษณา หรือจัดโปรโมชันต่าง ๆ ตัวอย่างเช่น Blizzard Entertainment ที่ใช้ AI สร้างคลิปวิดีโอช็อตเด็ดจากการแข่งขันต่าง ๆ โดยอัตโนมัติ แล้วเผยแพร่ในช่องทางโซเชียลต่าง ๆ

https://fanai.io/

นอกจากผู้พัฒนาเกมส์แล้ว บรรดาผู้สนับสนุนอีสปอร์ตยังสามารถใช้ AI ช่วยคัดเลือกทีมแข่งขันที่ต้องการสนับสนุนได้ด้วย ในการเลือกทีมที่จะสปอนเซอร์นั้น ไม่ใช่แค่อันดับการแข่งขันเพียงอย่างเดียวที่ต้องพิจารณา ความนิยมในโซเชียลก็เป็นสิ่งสำคัญ FanAI จึงถูกพัฒนาขึ้น เพื่อเก็บข้อมูลทีมที่มีศักยภาพและนำมาจัดแสดงให้เห็น ทำให้ผู้สนับสนุนและทีมผู้เล่นสามารถหากันได้ง่ายขึ้น รวมถึงสามารถช่วยติดตามผลประกอบการ และความคุ้มค่าของการลงทุนได้อีกด้วย

Our Writer

ดร.นนทวิทย์ ชีวเรืองโรจน์

สำเร็จการศึกษาสาขาฟิสิกส์จาก University of Cambridge

ปัจจุบันเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่สถาบันส่งเสริมการวิเคราะห์และบริหารข้อมูลขนาดใหญ่ภาครัฐ (GBDi) มีประสบการณ์ด้านการวิเคราะห์ข้อมูลในหลากหลายด้าน เช่น ด้านการท่องเที่ยว สาธารณสุข และ การเงิน มีความสนใจด้าน E-sport เป็นงานอดิเรก

นาย ณนนท์ นพรัตน์

สำเร็จการศึกษาสาขาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์จากมหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าธนบุรี

ปัจจุบันเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่สถาบันส่งเสริมการวิเคราะห์และบริหารข้อมูลขนาดใหญ่ภาครัฐ (GBDi) มีประสบการณ์และความสนใจด้านการวิเคราะห์ข้อมูลในหลากหลายด้าน เช่น ด้านการท่องเที่ยว และสาธารณสุข รวมถึงเป็นอดีตนักกีฬา E-sport ระดับมหาวิทยาลัย

อ้างอิง

“Oddin,” [Online]. Available: https://oddin.gg/. [Accessed 07 12 2020].

B. Ozer, “AI is becoming esports’ secret weapon,” [Online]. Available: https://venturebeat.com/2019/05/09/ai-is-becoming-esports-secret-weapon/. [Accessed 07 12 2020].

C. Fuster, “HOW CAN ARTIFICIAL INTELLIGENCE IMPACT ESPORTS?,” [Online]. Available: https://www.esportznetwork.com/why-artificial-intelligence-should-be-the-primary-focus-of-esport/. [Accessed 07 12 2020].

I. Boudreau, “The International 2019 was Twitch’s most-watched Dota 2 event ever,” [Online]. Available: https://www.pcgamer.com/the-international-2019-was-twitchs-most-watched-dota-2-event-ever/. [Accessed 07 12 2020].

Nick J., “Valve used Overwatch to train machines to combat CSGO cheating,” [Online]. Available: https://win.gg/news/5247/valve-used-overwatch-to-train-machines-to-combat-csgo-cheating. [Accessed 07 12 2020].

“Rival-ai,” [Online]. Available: https://rival.ai/. [Accessed 08 12 2020].

“SenpAI.gg,” [Online]. Available: https://senpai.gg/. [Accessed 08 12 2020].

“OpenAI Five Defeats Dota 2 World Champions,” [Online]. Available: https://openai.com/blog/openai-five-defeats-dota-2-world-champions/. [Accessed 08 12 2020].

“FanAI,” [Online]. Available: https://fanai.io/. [Accessed 08 12 2020].

“IBM Watson Advertising Accelerator,” [Online]. Available: https://www.ibm.com/watson-advertising/solutions/ibm-advertising-accelerator-with-watson. [Accessed 08 12 2020].

“Newzoo: Global Esports Economy Will Top $1 Billion for the First Time in 2019,” [Online]. Available: https://www.benleymedia.co.th/newzoo-global-esports-economy-will-top-1-billion-for-the-first-time-in-2019. [Accessed 08 12 2020].

Header design by vectorjuice / Freepik

Share on facebook
Share on twitter
Share on google
Share on email

ผู้สนับสนุน

ติดต่อเรา

© copyright, 2020 AI for ALL